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Chapter. 5 - 스트림 활용 (5.5 ~ 5.9)
5.5 리듀스
“메뉴의 모든 칼로리의 합계를 구하시오", “메뉴에서 칼로리가 가장 큰 요리는?” 과 같이 스트림 요소를 조합해서 더 복잡한 질의를 표현하기 위한 메서드이다.
즉, 리듀스는 스트림의 모든 요소를 반복 처리해서 값으로 결과를 도출해낼 때 사용한다.
5.5.1 요소의 합
for-each 반복문을 통한 리스트 내 숫자 요소의 총 합을 구하는 코드를 보자.
val numbers = listOf(1, 2, 3, 4, 5)
var sum = 0
for (x: Int in numbers) {
sum += x
}위 코드를 보면
- sum 변수 초기값 0
- 리스트의 모든 요소를 조합하는 연산 “+”
이렇게 2개의 파라미터를 사용했다. 이러한 리스트 연산의 총 합을 구하기 위해 반복적으로 해당 코드를 구현하지 않을 수 있다면 효율적일 것이다.
이를 reduce를 사용함으로서 반복적인 패턴을 추상화할 수 있다.
val sum2 = numbers.stream().reduce(0) { a, b -> a + b }위 코드에서는
초기값 0
두개의 요소를 조합해서 새로운 값을 만드는 BinaryOperator
→ 함수형 인터페이스로 T, T 를 받아서 T를 반환하는 람다식을 받을 수 있다.
→ 따라서, { a, b → a * b } 등 활용이 가능하다.
를 인수로 넘겨주었다.
위 reduce에서 처리되는 람다식을 형상화하면 아래와 같다.
초기값: 0, 스트림: { 1, 2, 3, 4, 5 }
0 -> **0 + 1**
1 -> **1 + 2**
3 -> **3 + 4**
7 -> **7 + 5**
12.reduce 입장에서 보면 stream의 요소를 하나씩 소비하면서 람다의 기능을 수행한다고 이해하면 된다.
즉, 초기값 0을 갖고 스트림의 첫번째 요소 1을 소비해서 + 연산을 수행하고 새로운 결과 1을 만든다.
새로운 결과 1을 갖고 스트림의 두번째 요소 2를 소비해서 + 연산을 수행하고 새로운 결과 3을 만든다.
…
이렇게 reduce를 통해 스트림의 요소를 소비하게 되는 것이다.
초기값을 넘겨주지 않고 reduce를 수행할 수도 있는데, 이렇게 되면 stream의 첫번째 요소를 기반으로 소비가 처리된다. 다만 이 경우 stream이 비어있다면 초기값이 없어서 반환값이 null이 될 수 있다. 따라서 반환 타입이 Optional<Int>임을 인지하자.
5.5.2 최댓값과 최솟값
reduce는 두 인수를 받는다고 정리할 수 있다.
- 초기값 (없으면 스트림의 첫번째 값)
- 스트림의 두 요소를 합쳐서 하나의 값으로 만드는데 사용할 람다
따라서 요소를 차근차근 더하는것 뿐만 아니라 최소값, 최대값을 갱신하면서 구하는 것 또한 가능하다.
numbers.stream().reduce(0L) { a, b -> max(a, b) }
numbers.stream().reduce { a, b -> min(a, b) }초기값: 없음, 스트림: { 4, 9, 1, 10, 3 }
4 -> max(4, 9)
9 -> max(9, 1)
9 -> max(9, 10)
10 -> max(10, 3)
10 <-- 최종 반환 값.이를 활용하면 map + reduce를 조합하여 사용이 가능한데 이를 맵 리듀스 (map reduce) 패턴이라고 한다. 예를들어 map과 reduce를 사용해서 전체 요소의 개수를 구할 수 있다.
numbers.stream().map { 1 }.reduce { a, b -> a + b }이러한 방식은 쉽게 병렬화가 가능하다는 특징이 있고 구글에서 사용하며 유명해졌다.
numbers.parallelStream().map { 1 }.reduce { a, b -> a + b }이러한 병렬처리는 7장에서 fork/join framework를 이용하는 방법을 정리한다. 또한 6장에서는 collect 메서드를 이용해서 더 복잡한 형태의 reduce를 소개한다. 이를 통해 요리를 종류별로 그룹핑할 때 Map으로 리듀스가 가능하다.
5.6 실전연습
데이터셋
class Trader(
val name: String,
val city: String
)
class Transaction(
val trader: Trader,
val year: Int,
val value: Int
)
val minsoo = Trader("Minsoo", "Pyeongchon")
val jinwoo = Trader("Jinwoo", "Gawchen")
val gildong = Trader("Gildong", "Pyeongchon")
val younghee = Trader("Younghee", "Pangyo")
val woonsik = Trader("Woonsik", "Gawchen")
val donghyun = Trader("Donghyun", "Pyeongchon")
val jongjin = Trader("Jongjin", "Indeogwon")
val transactions = listOf(
Transaction(minsoo, 2011, 300),
Transaction(jinwoo, 2012, 1000),
Transaction(gildong, 2011, 400),
Transaction(younghee, 2012, 710),
Transaction(woonsik, 2012, 700),
Transaction(donghyun, 2012, 950),
Transaction(jongjin, 2011, 950)
)예제
2011년에 일어난 모든 트랜잭션을 찾아 값을 오름차순으로 정리하시오
transactions.stream() .filter { it.year == 2011 } .sorted(Comparator.comparingInt(Transaction::value)) .collect(toList())거래자가 근무하는 모든 도시를 중복 없이 나열하시오
transactions.stream() .map { it.trader.city } .distinct() .collect(toList())판교에서 근무하는 모든 거래자를 찾아서 이름순으로 정렬하시오
transactions.stream() .map { it.trader } .filter {it.city == "Pangyo"} .sorted(Comparator.comparing(Trader::name)) .collect(toList())모든 거래자의 이름을 알파벳순으로 정렬해서 반환하시오
transactions.stream() .map { it.trader.name } .distinct() .sorted() .collect(toList())평촌에 거래자가 있는가
transactions.stream() .anyMatch { it.trader.city == "Pyeongchon" }평촌에 거주하는 거래자의 모든 트랜잭션값을 출력하시오
transactions.stream() .filter { it.trader.city == "Pyeongchon" } .map { it.trader } .forEach { println(it) }전체 트랜잭션 중 최대값은 얼마인가
val reduce: Int? = transactions.stream() .map { it.value } .reduce { t1, t2 -> max(t1, t2) } .orElse(null) ---- transactions.stream() .max(compareBy(Transaction::value))전체 트랜잭션 중 최소값은 얼마인가
val reduce: Int? = transactions.stream() .map { it.value } .reduce { t1, t2 -> min(t1, t2) } .orElse(null) ---- transactions.stream() .min(compareBy(Transaction::value))
5.7 숫자형 스트림
menu
.stream()
.map { it.calories }
.reduce(0) { a, b -> a + b }우리는 위처럼 reduce를 사용해서 스트림 모든 요소의 합을 구할 수 있었다. 하지만 여기에는 Integer를 기본형으로 unboxing하는 비용이 소모된다.
단순히 아래처럼 직접 sum() 메서드를 호출할 수는 없을까?
menu
.stream()
.map { it.calories }
~~.sum()~~ <---- 불가능.이러한 코드가 되면 편하겠지만 불가능하다. 이유는 map 메서드가 Stream
즉, Stream
숫자형 스트림을 만들어줘야하는데 이를 위해 기본형 특화 스트림(primitive stream specialization)을 제공한다.
5.7.1 기본형 특화 스트림
자바8에서는 세 가지 기본형 특화 스트림을 제공한다. boxing 비용을 피할 수 있도록 int, double, long 요소에 특화된 스트림을 제공한다.
숫자 스트림으로 매핑
mapToInt, mapToDouble, mapToLong 세 가지 메서드를 이용해서 숫자 특화 스트림으로 변환할 수 있다.
이를 통해 map과 완전히 동일한 기능을 제공하면서도 Stream
이렇게 반환된 IntStream 등을 통해서 제공하는 max, min, average 등 다양한 유틸리티 메서드를 사용할 수 있다.
객체 스트림 복원하기
숫자 스트림을 만든 후에 다시 원상태의 특화되지 않은 스트림으로 복원이 가능할까?
IntStream의 map 연산은 “int를 인수로 받아서 int로 반환”하는 람다를 인수로 받는다. 이때 boxed()를 통해 다시 Stream
val intStream: IntStream = menu
.stream()
.mapToInt { it.calories }
val streamInteger: Stream<Int> = intStream.boxed()기본값: OptionalInt
최대값을 구하는 스트림에서 0이라는 기본값을 주는 경우를 생각해보자.
- 스트림이 없어서 0인 것 vs. 최대값이 0인 것
이 둘을 어떻게 구별할 수 있을까?
이러한 값의 존재 여부를 포함하는 것을 위해 컨테이너 클래스 Optional을 소개했다. 이 또한 특화 타입의 Optional을 제공한다.
- OptionalInt, OptionalDouble, OptionalLong
이를 통해 아래와 같은 IntStream 요소 내 최대값을 구할 수 있다. 이때 값이 없다면 null 반환이 가능.
val optionalMax: OptionalInt = menu
.stream()
.mapToInt { it.calories }
.max()
val max: Int? = optionalMax.orElseGet(null)5.7.2 숫자 범위
말그대로 특정 범위의 숫자를 이용할 때 사용하는 메서드이다. 프로그래밍을 하면 for 문 등을 통해 범위를 지정하는 경우가 잦을 것이다.
예를들어 1 ~ 100 사이의 숫자를 생성한다고 가정하자. 자바 8의 IntStream, LongStream에서는 range(), rangeClosed라는 2가지 정적 메서드를 제공한다.
이 둘다 시작값, 종료값 인수를 받는다. 참고로 range는 시작, 끝 요소 둘다 exclusive, rangeClosed는 둘다 include라는 특징이 있다.
val eventNumbers = IntStream.rangeClosed(1, 100)
.filter { n -> n % 2 == 0 }
eventNumbers.count()5.7.3 숫자 스트림 활용 : 피타고라스 수
앞에서 소개한 숫자 스트림과 스트림 연산을 통해서 활용을 해본다. 피타고라스 수 스트림을 만들어본다.
피타고라스 수
다들 아는 그 공식
- a^2 + b^2 = c^2
이 공식에 부합하는 (a, b, c) 정수가 피타고라스 수이다.
세 수 표현하기
일단, c를 구하려면 아래 수식이 충족되어야 한다.
$$
sqrt(a^2 + b^2) = c(정수)
$$
따라서 sqrt(a^2 + b^2) % 1 == 0 이 되면 c에 값이 올 수 있다는 것이다.
이를 코드로 변환하면 아래처럼 표현할 수 있다.
val a: Double = 1.0
IntStream.range(1, 100)
.filter { b -> sqrt(a * a + b * b) % 1.0 == 0.0 }이제 a, b, c를 모아보자.
val a = 1.0
IntStream.range(1, 100)
.filter { b -> sqrt(a * a + b * b) % 1.0 == 0.0 }
.map { b: Int -> arrayOf(a.toInt(), b, sqrt(a * a + b * b).toInt()) }이렇게 하려고 하면 map에서 오류가 발생하는데 그 이유를 봐보자.
수의 범위를 IntStream으로 생성해서 filter로 조건이 부함하는 IntStream만 넘겼다.
필터링 된 IntStream에 대해 map을 처리하게 되는데 이 경우 람다의 반환 타입이 Int가 되어야 IntStream으로 반환이 가능하다.
하지만 현재 위 map 내 람다에서는 Int를 받아서 Array
따라서 Stream
val a = 1.0
IntStream.range(1, 100)
.filter { b -> sqrt(a * a + b * b) % 1.0 == 0.0 }
.boxed()
.map { b: Int -> arrayOf(a.toInt(), b, sqrt(a * a + b * b).toInt()) }마지막으로 a를 넘겨주도록 수정하고, a 를 넘길 때 마다 생성되는 배열 목록을 flatten 하여 모든 요소를 하나의 Stream으로 합치고 collect를 통해 하나의 리스스트로 변환해주면 된다.
val pythagoreanTripleList: MutableList<Array<Int>> =
IntStream
.rangeClosed(1, 100)
.boxed()
.flatMap { a ->
IntStream.range(a, 100)
.filter { b -> sqrt(a.toDouble() * a + b * b) % 1.0 == 0.0 }
.boxed()
.map { b: Int ->
arrayOf(a.toInt(), b, sqrt(a.toDouble() * a + b * b).toInt())
}
}
.collect(toList())아래 코드를 통해 출력해볼 수 있다.
pythagoreanTripleList
.stream()
.limit(10)
.forEach { println("${it[0]}, ${it[1]}, ${it[2]}") }5.8 스트림 만들기
5.8.1 값으로 스트림 만들기
Stream.of() 메서드를 통해 스트림을 만들 수 있다.
Stream.of("hello", "world", "java", "kotlin")Stream.empty() 메서드를 통해 비어있는 스트림을 선언할 수 있다.
val emptyStream: Stream<String> = Stream.empty()5.8.2 null이 될 수 있는 객체로 스트림 만들기
요소가 nullable할 때 스트림으로 만드는 메서드도 별도로 존재한다.
val notNullStream: Stream<String> =
Stream.of("hello", "world", "java", "kotlin")
val nullableStream: Stream<String?> =
Stream.of("hello", "world", "java", "kotlin", null)
.flatMap { Stream.ofNullable(it) }5.8.3 배열로 스트림 만들기
배열을 인수로 받은 경우에는 Arrays.stream() 메서드를 통해 스트림으로 만들 수 있다.
val numberArray = arrayOf("hello", "world", "java", "kotlin")
val sum = Arrays.stream(numberArray)
.mapToInt() { it.length }
.sum()5.8.4 파일로 스트림 만들기
5.8.5 함수로 무한 스트림 만들기
Stream 의 정적 메서드를 통해서 무한 스트림을 만들 수 있다.
Stream.interateStream.generate
무한 스트림은 고정된 컬렉션이 아닌 크기가 고정되지 않은 스트림을 만들 수 있다. interate, generate는 요청할 때마다 주어진 함수를 통해서 값을 무한정 만들게 된다.
따라서 reduce, filter, sort 와 같은 메서드를 활용할 수 없고 takeWhile, limit 등을 활용해서 종료 조건을 충족시켜줘야한다.
iterate 메서드
Stream.iterate(0) { n -> n + 2 }
.limit(10)
.forEach { println(it) }- interate 첫번째 인수인 0은 seed 이다.
- 두번째 인수는 람다식으로 n을 받아서 n + 2를 반환한다. 따라서 0을 받으면 2, 2를 반으면 4를 반환한다.
- limit 10개까지 스트림 요소를 받고 각 요소를 forEach 구문에서 출력하게 된다.
위 스트림을 실행하면 0, 2, 4, 6 .. 18 로 총 10개의 짝수가 출력된다. 이렇듯 iterate는 기본적으로 기존 결과에 의존해서 순차적으로 연산을 수행한다. 이전 수행 결과를 베이스로 수행이 이뤄지게 된다. 이러한 스트림을 unbound stream 이라고 표현한다.
자바 9의 iterate 메소드는 Predicate를 지원한다. 이를 이용하여 0에서 시작해서 100보다 크면 숫자 생성을 중단하는 iterate를 구현할 수 있다.
IntStream.iterate(0, { n -> n < 100 }, { n -> n + 4 })
.forEach { println(it) }public static IntStream iterate(int seed, IntPredicate hasNext, IntUnaryOperator next)- iterate의 인수를 보면 2번째 인수로 IntPredicate가 추가된걸 볼 수 있다. 이 Predicate 통해 언제까지 작업을 수행할 것인지 기준을 삼게 된다.
이때, 위와 같은 Predicate 대신 filter를 사용해서도 같은 효과를 얻을 수 있을까?
IntStream.iterate(0) { n -> n + 4 }
.filter { n -> n < 100 } // <<----- filter로 스트림 생성 중단이 가능할까?
.forEach { println(it) }→ 불가능하다. 왜냐하면 filter 메서드는 해당 스트림의 작업을 언제 중단해야할지 알 수가 없기 때문이다.
계속 생성되는 스트림에서 100 이하의 요소만 받고 그 뒤에 생성되는 요소를 무시할 뿐 중단하지는 않게 된다.
따라서 filter 대신 takeWhile 을 이용하는 것이 해법이다.
generate 메서드
generate는 interate와 다르게 생산된 각 값을 연속적으로 계산하지 않는다.
generate는 Supplier
Stream.generate(void)
.limit(10)
.forEach { println(it) }
<출력>
kotlin.Unit
kotlin.Unit
...
---
Stream.generate(Math::random)
.limit(10)
.forEach { println(it) }
<출력>
0.6890988885892316
0.197260048329719
...Supplier
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<? extends T> s) { ... }
---
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
/**
* Gets a result.
*
* @return a result
*/
T get();
}위처럼 Supplier라는 함수형 인터페이스를 인수로 받는 것이므로 아래와 같이 오버라이딩할 수 있다.
람다로 넘겨주고자 하면 변수를 밖으로 빼서 처리할 수 있다.
Stream.generate(
object : Supplier<Int> {
var i = 0
override fun get(): Int {
return i++
}
}
)
.limit(10)
.forEach { println(it) }
<출력>
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
---
var i = 0
Stream.generate { i++ }
.limit(10)
.forEach { println(it) }
<출력>
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